如何在 Kubernetes 上使用 InfluxDB 及其 Python 客户端
作者：社区 / 产品, 用例, 开发者
2021 年 1 月 7 日
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本文最初发表于 The New Stack，由 Saiyam Pathak 撰写，他是 InfluxAce 和 Civo Cloud 的技术布道总监。
在本教程中，我们将讨论 InfluxDB 及其 Python 客户端。我们将 在 Kubernetes 集群内部 部署 InfluxDB，然后使用 InfluxDB Python 客户端向 InfluxDB 发送数据。
您将学到什么？
- 如何将 InfluxDB 部署到 Kubernetes 集群（快速入门方式）
- 如何使用 InfluxDB Python 客户端
先决条件
- 您控制的 Kubernetes 集群。我们将利用 Civo 超快的托管 K3s 服务 快速进行实验。如果您还没有帐户，请立即注册 beta 版，以享受快速部署时间和每月 70 美元的免费额度。或者，您也可以使用任何其他 Kubernetes 集群。
- 安装并设置 kubectl，并下载集群的 kubeconfig 文件。
通过运行以下命令确保您可以连接到您的 Kubernetes 集群
kubectl get nodes
NAME STATUS ROLES AGE VERSION
kube-master-18e1 Ready master 8h v1.18.6+k3s1
kube-node-4e70 Ready <none> 8h v1.18.6+k3s1
kube-node-d58a Ready <none> 8h v1.18.6+k3s1您应该看到集群中节点的名称显示出来。
开始使用 InfluxDB
克隆存储库：https://github.com/saiyam1814/pyconf.git
git clone https://github.com/saiyam1814/pyconf.git
cd pyconf/deploy
# Apply the influx.yaml file
kubectl create -f influx.yaml
namespace/influxdb created
statefulset.apps/influxdb created
service/influxdb created上述脚本为 InfluxDB 2.0.1 版本创建了命名空间、StatefulSet 和服务。
现在我们将创建 ingress，为此，我们将修改 ing.yaml 文件并输入创建的集群的 DNS 名称。您可以从仪表板获取 DNS 名称。
在 ing.yaml 的 host 部分，指向 influx.{DNS 名称}。
apiVersion: extensions/v1beta1
kind: Ingress
metadata:
name: influxdb
namespace: influxdb
spec:
rules:
- host: influxdb.360dfac7-2adc-4e60-bdcb-0b7a283ac3c8.k8s.civo.com
http:
paths:
- backend:
serviceName: influxdb
servicePort: 8086kubectl create -f ing.yml
ingress.extensions/influxdb created
kubectl get all -n influxdb
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pod/influxdb-0 1/1 Running 0 6m45s
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
service/influxdb ClusterIP 192.168.145.255 <none> 8086/TCP 6m45s
NAME READY AGE
statefulset.apps/influxdb 1/1 6m46s
kubectl get ing -n influxdb
'NAME CLASS HOSTS ADDRESS PORTS AGE
influxdb <none> influxdb.360dfac7-2adc-4e60-bdcb-0b7a283ac3c8.k8s.civo.com 91.211.153.65 80 55s导航到 HOST ADDRESS
现在，在 Token 的高级部分，选择并复制生成的令牌 — 因为这将是通过 Python 客户端连接到 InfluxDB 所必需的。
下一步
从令牌创建 Kubernetes Secret
kubectl create secret generic influx --from-literal=token="qWpu90WO31r02miedaP7-BXG9hmrtfBCPgncqu3PsU-PzZZ3jrg7eC9RE2yZzLurhNlk8tr_maKYE3zpk1GJ2A=="
secret/influx created为 Ingress HOST Address 创建配置映射
kubectl create configmap host --from-literal=host="influxdb.360dfac7-2adc-4e60-bdcb-0b7a283ac3c8.k8s.civo.com"
configmap/host created从 Deploy 文件夹创建 Daemonset
kubectl create -f ds.yaml
daemonset.apps/pyconf-demo created
kubectl get pods
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
pyconf-demo-dq5c9 1/1 Running 0 40m
pyconf-demo-lbxww 1/1 Running 0 40m
pyconf-demo-q65ps 1/1 Running 0 86s从 InfluxDB UI 查看
了解通过 Python 客户端连接和写入数据点到 InfluxDB
from influxdb_client import InfluxDBClient, Point, WritePrecision
from datetime import datetime
from influxdb_client.client.write_api import SYNCHRONOUS
import schedule
import time
import socket
import os
def influx():
print("starting")
org = "demo"
bucket = "demo"
client = InfluxDBClient(url="{}".format(os.environ.get('host')), token="{}".format(os.environ.get('token')))
meminfo = dict((i.split()[0].rstrip(':'),int(i.split()[1])) for i in open('/proc/meminfo').readlines())
freemem = meminfo['MemFree'] / 1024 /1024
write_api = client.write_api(write_options=SYNCHRONOUS)
point = Point("free_mem").tag("host", socket.gethostname()).field("free_memory_Gb", freemem ).time(datetime.utcnow(), WritePrecision.NS)
write_api.write(bucket, org, point)
schedule.every(5).seconds.do(influx)
while 1:
schedule.run_pending()
time.sleep(1)- 导入 influxdb-client。
- Org：对应于数据需要推送到的组织。
- Bucket：对应于数据需要推送到的存储桶。
- Client：通过提供主机和令牌创建的连接。
- Freemem：获取主机可用内存（以 Gb 为单位）。
- client.write_api 用于写入 InfluxDB。
- Point：将创建 measurement free_mem、tag host 和 field free_mem_Gb 的实际点。
- write_api.write(bucket,org,point) 用于插入到数据库。
- 最后一部分使其每 5 秒运行一次。
用例
您可能有某些脚本会捕获一些数据，或进行一些级别的处理，然后创建数据，这些数据随后可以通过 Python 客户端发送到 InfluxDB（对于此特定用例）。有很多客户端库受支持，可以用来发送数据。
总结
我们已经了解了如何在现有的 K3s Kubernetes 集群上部署 InfluxDB。使用 Python 客户端将数据写入 InfluxDB，然后从 InfluxDB UI 查看数据。
